Deepseek-R1のようなAIモデルでの投機的デコードは、一般に、パフォーマンスと効率を向上させるための高度な計算技術を伴います。 DeepSeek-R1での投機的デコードのための特定のハードウェア要件は利用可能な文献では詳しく説明されていませんが、DeepSeek-R1モデルを実行するための全体的なハードウェアの要求は、必要性のあるものについての洞察を提供できます。
deepseek-r1の一般的なハードウェア要件
6710億パラメーターを備えたDeepSeek-R1は、重要な計算リソースを必要とする非常に要求の厳しいモデルです。 DeepSeek-R1とそのバリアントを実行するためのいくつかの重要なハードウェア要件を次に示します。
-GPU：完全なDeepSeek-R1モデルの場合、マルチGPUセットアップが不可欠です。これには、NVIDIA A100 80GBのようなハイエンドGPUを使用することが含まれ、16 GPUなどの構成が約1,342 GBの実質的なVRAM要件を満たしています[1] [5]。蒸留モデルが小さい場合、NVIDIA RTX 3060、RTX 3070、RTX 3080、またはRTX 4090などのGPUは、モデルサイズ[1] [2]に応じて推奨されます。
-RAM：小さなモデルで推奨される最小RAMは約8 GB [2]ですが、大規模なモデルには大幅に多くのメモリが必要です。たとえば、大きなコンテキストウィンドウでモデルを実行すると、数百GBのRAMが必要になる場合があります[3]。
-CPU：効率的な処理には、高性能マルチコアプロセッサが推奨されます。 AMD EPYCやIntel XeonなどのCPUは、より大きなモデルの計算負荷を処理するのに適しています[4]。
###投機的なデコードに関する考慮事項
投機的デコード手法では、複数のデコードパスを同時に探索する性質により、追加の計算リソースが必要になる場合があります。これにより、次の需要が増加する可能性があります。
-GPUパワー：分散セットアップのより強力なGPUまたは追加のGPUは、投機的デコードの計算負荷の増加を処理するために必要になる場合があります。
- メモリ：投機的デコードプロセス中に生成された追加データを保存および管理するには、強化されたメモリ機能が必要になる場合があります。
- ネットワーク：分散セットアップの場合、異なるノードまたはGPU間で効率的に通信するために、高速ネットワーキング(たとえば、10Gネットワーク)が必要になる場合があります[6]。
要約すると、DeepSeek-R1での投機的デコードのための特定のハードウェア要件は明示的に述べられていませんが、そのような手法は、標準モデル操作に必要なものよりもさらに堅牢なハードウェア構成から利益を得る可能性があります。これには、より強力なGPU、メモリの増加、および分散セットアップの潜在的に強化されたネットワーク機能が含まれます。
引用：
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[2] https://www.geeky-gadgets.com/hardware-requirements-for-deepseek-r1-ai-models/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[4] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-70b-hardware-requirements-1kd0
[5] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-deployment-and-hardware-requirements-3mf8
[6] https://www.reddit.com/r//ollama/comments/1icv7wv/hardware_requirements_for_running_the_full_size/
[7] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[8] https://www.youtube.com/watch?v=aspghov6leq